DBMS > Apache Kylin vs. HBase vs. JSqlDb vs. Machbase Neo vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. HBase vs. JSqlDb vs. Machbase Neo vs. PouchDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store
Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	2,34
Rang	#112	Overall
	#21	Document Stores

Website

jsqldb.org (offline)

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

hbase.apache.org/book.html

machbase.com/dbms

pouchdb.com/guides

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Konrad von Backstrom

Machbase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2008

2018

2013

2012

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

2.3.4, Jaenner 2021

0.8, Dezember 2018

V8.0, August 2023

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
macOS
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

JavaScript

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

functions in JavaScript

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

selectable replication factor

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

nein

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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